Moscow State University. M.V. Lomonosov (Department of Socio-Cultural Design and Development of Territories, Professor)
Moskva, Moscow, Russian Federation
graduate student
Russian Federation
Russian Federation
The issues of evaluating the effectiveness of improving information flows in control systems of complex technical objects, based on the consideration of the methodology for modeling information flows IDEF1 of the group of IDEF methodologies, which is part of the ICAM family of methodologies, designed to solve problems of modeling complex systems, are considered. The features of the application of the IDEF1 information flow modeling methodology, which provides the construction of a data model equivalent to a relational model in the third normal form, are considered in relation to evaluating the effectiveness of improving information flows in control systems for complex technical objects. A criterion for evaluating the effectiveness of improving information flows in control systems for complex technical objects is proposed, which is an additive weighted model for taking into account the functional, operational and cost properties of subsystems that provide processes for the movement of information flows in control systems for complex technical objects.
efficiency assessment, improvement processes, information flow movement, control systems, complex technical objects
Введение
В группе методологий IDEF (Integrated DEFinition) семейства методологий ICAM (Integrated Computer-Aided Manufacturing), используемой для решения задач моделирования сложных систем, значимую роль играет методология построения информационной модели IDEF1 (integration definition for information modeling), обеспечивающая представление требуемой структуры информации, необходимой для поддержания эффективности функционирования управляемой системы [5].
В условиях развития информационного общества [1], когда рыночная доля интеллектуальной (нематериальной) составляющей информационных технологий существенно превосходит ее материальную долю [13], все большее значение приобретает методология IDEF1 [2], применяемая для построения информационной модели, описывающей структуру информации, необходимой для поддержки функционирования сложных систем.
Поскольку с момента разработки в 1981 г. подхода к информационному моделированию IDEF1, сформированного на основе работ Р. Брауна, Т. Рэми (Hughes Aircraft) и Д. Коулмана (D. Appleton Company) за сорок лет произошло существенное развитие не только самой методологии IDEF1, проявившееся, например, в новой версии методологии IDEF1X, но и дальнейшее (порой радикальное) усложнение технических систем, в которых они используются, представляет интерес рассмотрение динамики и перспектив применения методологии моделирования информационных потоков IDEF1 в системах управления сложными техническими объектами. При этом принципиальное значение приобретает оценка эффективности совершенствования информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами.
Цель исследования
Таким образом, целью представленной работы является развитие подходов к оценке эффективности совершенствования информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами с учетом тенденций развития методологии моделирования информационных потоков IDEF1 с точки зрения перспектив ее применения в системах управления сложными техническими объектами.
Методическая база исследований
Методическую базу представленных исследований составили научные труды, посвященные методологии моделирования информационных потоков IDEF1 и оценке эффективности моделирования информационных потоков таких авторов, как Брюс Т. [2], Верников Г. [4], Вичугова А.А., Вичугов В.Н., Дмитриева Е.А., Цапко Г.П. [6], Ландэ Д.В., Фурашев В.Н., Брайчевский С.М., Григорьев А.Н. [7], Мазеин С.В., Попов Е.В. [8], Пальмов А.А., Золотухина Е.Б. [10], Симонова Е.В. [9], Цуканова О.А. [17], Черемных С.В. [18], Шахтурин Д.В. [19] и др.
Методическую базу составили также авторские работы по теме исследований [3, 11, 12, 15, 16]..
Основное содержание исследований
На первом этапе решения задачи оценки эффективности совершенствования информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, базирующимися на рассмотрении методологии моделирования информационных потоков IDEF1 группы методологий IDEF, входящей в семейство методологий ICAM, предназначенной для решения задач моделирования сложных систем.
Рассматривая методологию построения реляционных
информационных структур IDEF1 и IDEF1Х как методологию построения реляционных информационных структур, относящихся к типу методологий
«сущность − связь» и применяемых при моделировании реляционных баз данных применительно к управляемым системам [17], в качестве которых рассматриваются сложные технические системы, в первую очередь, будем исходить из целей и задач рассматриваемой методологии (рис. 1), а также возможностей использования достоинств данной методологии как источника одновременной локализации ее недостатков (рис. 2).
Функционирование любой управляемой системы можно представить как динамическое изменение физических и нематериальных (интеллектуальных) сущностей, сопровождаемое движением информационных потоков.
В этом смысле методология IDEF1 представляет собой стандартизованный инструмент, позволяющий осуществлять анализ и
изучение взаимосвязей между информационными потоками в рамках управляемой системы.
При этом результаты анализа информационных потоков, циркулирующих в управляемой системе, могут быть использованы для стратегического и тактического планирования процессов ее функционирования за счет совершенствования информационного обеспечения.
Для характеристики методологии моделирования информационных потоков IDEF1 в системах управления сложными техническими объектами воспользуемся классической схемой описания их характеристик (рис. 3).
Под сущностью в методологии IDEF1 понимается совокупность (набор) объектов, схожих по свойствам, но отличаемых друг от друга по одному или нескольким объективным признакам. При этом каждый объект является реализацией сущности.
Совокупность накопленной (или располагаемой) информации об определенном объекте или группе объектов реального мира, хранящаяся в системе управления сложными объектами, представляет собой класс сущностей.
Основными концептуальными свойствами сущностей IDEF1 являются:
− уникальность каждой сущности, означающая, что каждая сущность может быть однозначно идентифицирована через другие сущности;
− устойчивость, базирующаяся на аккумулировании информации о сущности, которая накапливается в управляемой системе, обеспечивающей идентификацию каждой из сущностей.
Под атрибутами в методологии IDEF1 понимаются свойства и признаки объектов реального мира, характеризующие которую (определенную) сущность.
Под классом атрибутов понимается набор пар, состоящих из имени атрибута и значения атрибута для определенной сущности, совокупность которых по своим значениям внутри класса атрибутов существенно ближе, чем между классами атрибутов.
Под ключевыми атрибутами понимаются такие атрибуты, по которым можно однозначно отличить одну сущность от другой. При этом каждая сущность может характеризоваться несколькими ключевыми атрибутами.
Взаимосвязь между двумя сущностями считается существующей, если класс атрибутов одной сущности содержит ключевые атрибуты другой сущности.
Класс взаимосвязей представляет собой совокупность взаимосвязей между сущностями.
Опираясь на основные характеристики методологии моделирования информационных потоков IDEF1 в системах управления сложными объектами (рис. 3), рассмотрим класс сложных технических систем, решающих задачу повышения вероятности разделения классов сущностей по совокупности признаков, получаемых с помощью самой сложной технической системы.
В классической постановке методология моделирования информационных потоков IDEF1 применительно к задаче оценки эффективности совершенствования информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами подразумевает поиск ответа на следующий вопрос: какой информации не хватает, чтобы обеспечить желаемое функционирование моделируемой системы?
Собственно, существующие критерии эффективности информационных потоков в большинстве случаев отражают оценки функциональных возможностей информационных подсистем сложных систем (объемы предоставляемой информации, производительность информационных подсистем и ее элементов) или оценки соотношения функциональных возможностей информационных подсистем и их стоимости.
На практике же процесс моделирования информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами ответ на вопрос об оценке эффективности процессов совершенствования информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами подразумевает следующую его детализацию на несколько вопросов.
Во-первых, сколько информации не достает текущей версии сложной технической системы, чтобы обеспечить требуемую вероятность разделения классов сущностей в заданных условиях?
Во-вторых, насколько должны быть улучшены характеристики уже имеющихся в сложной технической системе датчиков информации, чтобы обеспечить за счет совершенствования информационных потоков исходной информации требуемую вероятность разделения классов сущностей в заданных условиях?
В-третьих, какие дополнительные датчики информации должны быть включены в сложную техническую систему, чтобы обеспечить за счет совершенствования информационных потоков исходной информации требуемую вероятность разделения классов сущностей в заданных условиях?
В-четвертых, какие блоки обработки информации необходимо будет включить в сложную техническую систему, чтобы обеспечить за счет обработанных информационных потоков требуемую вероятность разделения классов сущностей в заданных условиях?
В-пятых, позволять ли вносимые в сложную техническую систему изменения расширить диапазон условий, при которых создаваемые информационные потоки позволят сложным техническим объектам обеспечить требуемую вероятность разделения классов сущностей?
В-шестых, как изменится при вносимых изменениях защищенность информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами?
В-седьмых, как изменятся эксплуатационные свойства сложного технического объекта при вносимых в нее изменениях, связанных с совершенствованием предоставляемых информационных потоков? При этом должны учитываться изменения таких эксплуатационных свойств как:
− эксплуатационная надежность (безотказность, ремонтопригодность, сохраняемость, долговечность);
− массогабаритные характеристики;
− энергопотребление;
− электромагнитная совместимость и т.д.
Используя представленную детализацию вопросов оценки эффективности совершенствования информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, будем исходить из следующих основных предположений.
Предположение первое. Все показатели подсистем, обеспечивающих движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, условно разделим на три группы:
А) функциональные показатели;
Б) эксплуатационные показатели;
В) стоимостные показатели.
Предположение второе. Группы показателей подсистем, обеспечивающих движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами при совершенствовании процессов осуществления информационных потоков, демонстрируют следующую динамику:
А) функциональные показатели – неизменно улучшаются, повышая общую эффективность управляемой системы;
Б) эксплуатационные показатели – могут как улучшаться, так и ухудшаться, т.е. могут как повышать общую эффективность управляемой системы, так и уменьшать ее;
В) стоимостные показатели – неизменно растут, сокращая тем самым общую эффективность управляемой системы.
Исходя из описанных условий в соответствии с правилами квалиметрии [14] был сформирован следующий критерий эффективности совершенствования процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами:
Кэ(СИП)=KF∙α+KE∙β+KC∙γ (1),
где Кэ(СИП) − критерий оценки эффективности совершенствования процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами;
KF − критерий оценки эффективности функциональных характеристик подсистем, обеспечивающих совершенствования процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, определяемый соотношением:
KF=(F0+∆F)/F0 (2),
где F0 – исходный уровень функциональной эффективности процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами;
∆F – приращение уровня функциональной эффективности процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами в результате совершенствования процессов движения информационных потоков;
KE − критерий оценки эффективности эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих совершенствование процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, определяемый соотношением:
KE= λ∙(E01+∆E1)/E01-(1-λ)∙(E02+∆E2)/E02 (3),
где E01 − исходный уровень части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик возросла;
∆E1 − приращение исходного уровня части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, произошедшее в результате совершенствования функциональных характеристик подсистем;
E02 − исходный уровень части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик снизилась;
∆E2 − снижение исходного уровня части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, произошедшее в результате совершенствования функциональных характеристик подсистем;
λ − доля эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик возросла;
(1-λ) − доля эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик уменьшилась;
KС − критерий оценки эффективности стоимостных характеристик подсистем, обеспечивающих совершенствование процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, определяемый соотношением:
KС= (C0+∆C)/C0 (4),
где C0 − исходный уровень стоимости подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами;
∆C – приращение уровня стоимости подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, произошедшее в результате совершенствования функциональных характеристик подсистем;
α, β, γ – весовые коэффициенты функциональных, эксплуатационных и стоимостных свойств подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, удовлетворяющие условию нормирования α+β+γ=1.
Следовательно, предлагаемый критерий эффективности совершенствования процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами может быть представлен в следующей детализированной форме:
Кэ(СИП)=[(F0+∆F)/F0]∙α+[λ∙(E01+∆E1)/E01-(1-λ)∙(E02+∆E2)/E02]∙β-[(C0+∆C)/ C0]∙γ, (5).
При этом значение критерия эффективности совершенствования процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, удовлетворяющее условию:
Кэ(СИП)>1 – будет соответствовать приемлемым изменениям процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами;
Кэ(СИП)<1 – будет соответствовать неприемлемым изменениям процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами
Обсуждение результатов и выводы
Таким образом, в результате проведенных исследований предложен комплексный критерий эффективности совершенствования процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, представляющий собой аддитивную взвешенную модель учета функциональных, эксплуатационных и стоимостных свойств подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами.
Особенности предложенного критерия (5) состоят в том, что для групп показателей подсистем, обеспечивающих движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами при совершенствовании процессов осуществления информационных потоков учитывается следующая динамика:
− функциональные показатели – неизменно улучшаются, повышая общую эффективность управляемой системы;
− стоимостные показатели – неизменно растут, сокращая тем самым общую эффективность управляемой системы;
− эксплуатационные показатели – могут как улучшаться, так и ухудшаться, т.е. могут как повышать общую эффективность управляемой системы, так и уменьшать ее.
Предложенный критерий оценки эффективности показывает, что при моделировании вариантов совершенствования процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами по методологии IDEF1 для принятия управленческого решения необходимо обеспечить сбор информации, позволяющий определить:
– исходный уровень функциональной эффективности процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами;
– приращение уровня функциональной эффективности процессов движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами в результате совершенствования процессов движения информационных потоков;
− исходный уровень части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик возросла;
− приращение исходного уровня части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, произошедшее в результате совершенствования функциональных характеристик подсистем;
− исходный уровень части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик снизилась;
− снижение исходного уровня части эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, произошедшее в результате совершенствования функциональных характеристик подсистем;
− долю эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик возросла;
− долю эксплуатационных характеристик подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, эффективность которых при совершенствовании функциональных характеристик уменьшилась;
− исходный уровень стоимости подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами;
– приращение уровня стоимости подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, произошедшее в результате совершенствования функциональных характеристик подсистем;
– весовые коэффициенты функциональных, эксплуатационных и стоимостных свойств подсистем, обеспечивающих процессы движения информационных потоков в системах управления сложными техническими объектами, удовлетворяющие условию нормирования.
1. Okinawa Charter on Global Information Societ. https://www.mofa.go.jp/policy/economy/summit/2000/documents/charter.html
2. Thomas A. Bruce (1992). Designing Quality Databases With Idef1X Information Models. Dorset House Publishing.
3. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Tebekin A.V., Peschannikova E.N. Stohasticheskaya model' dinamiki chastnyh pokazateley tehnicheskih innovaciy // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2021. − T. 7. − № 1. − S. 36-43.
4. Vernikov G. Osnovy metodologii IDEF1. https://www.cfin.ru/vernikov/idef/idef1.shtml
5. Vernikov G. Osnovy metodologii IDEF1X. https://www.cfin.ru/vernikov/idef/idef1x.shtml
6. Vichugova A.A., Vichugov V.N., Dmitrieva E.A., Capko G.P. «Informacionnye sistemy i tehnologii»: uchebnoe posobie / A.A. Vichugova, V.N. Vichugov, E.A. Dmitrieva, G.P. Capko; Tomskiy politehnicheskiy universitet. − Tomsk: Izd-vo Tomskogo politehnicheskogo universiteta, 2011. - 84 s.
7. Lande D.V., Furashev V.N., Braychevskiy S.M., Grigor'ev A.N. Osnovy modelirovaniya i ocenki elektronnyh informacionnyh potokov: Monografiya. - K.: Inzhiniring, 2006. - 176 s.
8. Mazein S.V., Popov E.V. Ocenka informacionnyh potokov. // Menedzhment v Rossii i za rubezhom. − 2005. − № 5. − S. 118-123.
9. Modeli informacionnyh potokov v sistemah modelirovaniya: [Elektronnyy resurs]: metod. ukazaniya / E.V. Simonova. - Samara: Izd-vo Samarckogo universiteta, 2017. - 23 s.
10. Pal'mov A.A., Zolotuhina E.B. Model' ocenki effektivnosti modelirovaniya informacionnyh sistem // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. - 2015. - № 1-1. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=19202.
11. Petrov V.S., Tebekin A.V. Ispol'zovanie metodologii modelirovaniya idef pri formirovanii strukturno-parametricheskoy modeli realizacii tehnologiy obespecheniya effektivnogo razvitiya promyshlennyh predpriyatiy v usloviyah postindustrial'noy ekonomiki. // Transportnoe delo Rossii. − 2017. − № 4. − S. 43-49.
12. Tebekin A.V. Metodologiya funkcional'nogo modelirovaniya slozhnyh tehnicheskih sistem modul'nogo tipa // Zhurnal tehnicheskih issledovaniy. − 2021. − T. 7. − № 2. − S. 3-12.
13. Tebekin A.V. Upravlenie innovacionno-investicionnoy deyatel'nost'yu v sfere informacionnyh tehnologiy. − Moskva, Paleotip, 2006. - 184 s.
14. Tebekin A.V. Upravlenie kachestvom: uchebnik dlya vuzov / A. V. Tebekin. - 2-e izd., pererab. i dop. − Moskva: Izdatel'stvo Yurayt, 2020. − 410 s.
15. Tebekin A.V., Saurenko T.N., Anisimov V.G., Anisimov E.G. Evolyucionnaya model' prognoza chastnyh pokazateley innovacionnyh proektov (na primere tehnicheskih innovaciy). // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2019. − T. 5. − № 6. − S. 55-61.
16. Tebekin A.V., Somov Yu.I. Modelirovanie upravleniya deyatel'nost'yu tamozhennyh organov s ispol'zovaniem metodologii idef1. // Vestnik Rossiyskoy tamozhennoy akademii. − 2016. − № 1. − S. 135-142.
17. Cukanova O.A. Metodologiya i instrumentariy modelirovaniya biznes-processov: uchebnoe posobie. - Sankt-Peterburg: Universitet ITMO, 2015. - 100 s.
18. Cheremnyh S.V. Modelirovanie i analiz sistem. I DEF-tehnologii: praktikum / S.V. Cheremnyh, I.O. Semenov, B.C. Ruchkin. − Moskva: Finansy i statistika, 2006. − 192 s.
19. Shahturin D.V. Modelirovanie slozhnyh telekommunikacionnyh setey v Lab VIEW [Tekst] / Yu.K. Evdokimov, D.V. Shahturin // Obrazovatel'nye, nauchnye i inzhenernye prilozheniya v srede Lab VIEW i tehnologii National Instruments: sb. tr. VII nauch.-praktich. konf. (Moskva, 28-29 noyabrya 2008 g.). − Moskva: Izd-vo DMK Press, 2009. − T. 2. − S. 31-33.
